যে যুগে আমরা বাস করছি, ডেটা হল নতুন সোনা। কোম্পানিগুলোর কাছে থাকা আসল ধন এখন ডেটা। একটি কোম্পানী বা সংস্থা যে পরিমাণ ডেটা রাখে এবং কীভাবে এটি স্থাপন করতে পারে তার সাফল্যে পার্থক্য করে। এই কারণে যে সিদ্ধান্ত, বিপণন, উন্নয়ন, বৃদ্ধি, ক্লায়েন্ট ব্যবস্থাপনা, এবং বিক্রয় আজকের তথ্যের উপর ভিত্তি করে। কোম্পানিগুলির জন্য আজকে বড় চ্যালেঞ্জ হল এই বিপুল পরিমাণ ডেটার সাথে মোকাবিলা করা, যে কারণে আমরা প্রায়শই ডেটা স্বাভাবিককরণের সম্মুখীন হই। কিন্তু তথ্য স্বাভাবিককরণ কি? কেন এটা আমাদের দরকার? এবং এর উপকারিতা কি? এই নিবন্ধে, আমরা এই সমস্ত প্রশ্নের উত্তর দিতে যাচ্ছি এবং আরও অনেক কিছু।
ডেটা স্বাভাবিককরণ কি?
ডেটা নর্মালাইজেশন, বা ডাটাবেস নর্মালাইজেশন, ডাটা রিডানডেন্সি কমাতে একটি ডাটাবেসকে সংগঠিত এবং গঠন করার একটি প্রক্রিয়া। সহজ কথায়, ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণের প্রক্রিয়াটি নিশ্চিত করার একটি উপায় যে প্রতিটি ক্ষেত্র এবং রেকর্ড যৌক্তিকভাবে সংগঠিত হয় যাতে আপনি শুধুমাত্র অপ্রয়োজনীয়তা এড়াতে পারবেন না বরং আপনি যেকোন রিলেশনাল ডাটাবেসের ব্যবহারকে আরও দক্ষ করে তুলবেন: আপনি কোনও ডেটা ইনপুট ত্রুটি এড়ান, দুর্ঘটনাজনিত মুছে ফেলা, এবং আপনি ডেটা আপডেট করার প্রক্রিয়াটিও সহজ করেন। ডেটা স্বাভাবিককরণ বোঝা খুবই সহজ, কিন্তু প্রক্রিয়াটি যতটা মনে হয় তার চেয়ে বেশি জটিল। ডেটা স্বাভাবিককরণ নির্দিষ্ট নিয়ম মেনে চলে যা ডাটাবেসকে কীভাবে সংগঠিত করা উচিত তা নির্দেশ করে।
ডেটা স্বাভাবিককরণের সুবিধা
আপনি রিলেশনাল ডাটাবেস , CRM প্ল্যাটফর্ম, ডেটা বিশ্লেষণ বা যেকোন উপায়ে অ্যাপ ডেভেলপমেন্টের সাথে ডিল করুন না কেন, আপনার ডেটা স্বাভাবিককরণের প্রয়োজন হবে। আপনি মনে করতে পারেন যে ডাটাবেস স্বাভাবিককরণ আপনার এবং আপনার দলের জন্য অতিরিক্ত কাজের কারণ হতে পারে, কিন্তু একবার আপনি এর সুবিধাগুলি জানলে, আপনি আপনার মন পরিবর্তন করবেন। সুতরাং, ডেটা স্বাভাবিককরণের সুবিধাগুলি কী কী?
ডাটাবেসের আকার হ্রাস করে
যখন আপনার কাছে ডেটা থাকে যা আপনার ডাটাবেসের মধ্যে নিজেকে পুনরাবৃত্তি করে, তখন সেই ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য আপনার অনেক জায়গার প্রয়োজন, কিন্তু এটি সম্পূর্ণ অপচয়। ডেটা স্বাভাবিককরণের ফলে আপনার ডাটাবেসের স্টোরেজ স্পেস কমে যায় এবং এর মানে আপনি জানেন যে আপনি সম্পদ এবং অর্থ সাশ্রয় করছেন।
প্রশ্ন সরলীকরণ
একটি সুসংগঠিত ডাটাবেসের মাধ্যমে তথ্য অনুসন্ধান করা একটি অগোছালো জায়গায় একই কাজ করার চেয়ে সর্বদা সহজ, আপনি এটি ম্যানুয়ালি করছেন বা একটি স্বয়ংক্রিয় ডিজিটাল টুল ব্যবহার করছেন।
রক্ষণাবেক্ষণ সহজ করা
ডাটাবেস স্বাভাবিককরণ সমস্যা প্রতিরোধ করে এবং ডাটাবেসের রক্ষণাবেক্ষণকে সহজ করে তোলে। আবার, এটি সম্পদ এবং অর্থ উভয়ই অপচয় এড়াবে।
পারফরম্যান্সের উন্নতি
আপনি ইতিমধ্যেই জানেন যে, ডেটাবেসগুলি সাধারণভাবে প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশন বা সফ্টওয়্যারের কার্যকারিতার অন্তর্গত। ডেটাবেস স্বাভাবিকীকরণ ডেটা পুনরুদ্ধারের প্রক্রিয়াকে গতি দেয়, যা ফলস্বরূপ আপনার অ্যাপ্লিকেশনের কর্মক্ষমতা উন্নত করবে।
কার তথ্য স্বাভাবিককরণ প্রয়োজন?
যে কোন উদ্দেশ্যে ডেটা এবং ডাটাবেস নিয়ে কাজ করে তার ডেটা স্বাভাবিককরণের প্রয়োজন। একটি অপ্রয়োজনীয়, খারাপভাবে সংগঠিত ডাটাবেস থাকার কোন মানে নেই. যাইহোক, এমন কিছু ক্ষেত্র রয়েছে যেখানে ডেটা স্বাভাবিককরণ বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ:
- ডেটা বিশ্লেষণ : যদি আপনাকে একাধিক ডাটাবেস থেকে দরকারী তথ্য বের করতে হয়, আপনি চান যে সেগুলি স্বাভাবিক করা হোক।
- সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট : যেকোনো অ্যাপ্লিকেশনের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার সময় ডেটা স্বাভাবিককরণ একটি বিশাল পার্থক্য করে। এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে যখন ডেভেলপারদের তাদের ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ায় একটি পরিষেবা অ্যাপ্লিকেশন হিসাবে সফ্টওয়্যার থেকে ডেটা সংহত করতে হয়।
- ব্যবসা : প্রতিটি কোম্পানিকে ডেটা সংগ্রহ করতে হবে এবং তারপর সেই ডেটা ব্যবহার করতে হবে সিদ্ধান্ত নিতে, ব্যবসার উন্নতি করতে, তাদের মার্কেটিং কৌশল আঁকতে এবং আরও অনেক কিছু করতে।
- পেশাজীবী : যে কেউ যার একটি স্বাধীন কাজ আছে তাদের ক্লায়েন্ট, তাদের তথ্য, তাদের পরিষেবা/পণ্য ক্যাটালগ এবং আরও অনেক কিছু সংগঠিত করতে হবে। অন্য কথায়, তাদের ডেটাবেস এবং ডেটা স্বাভাবিককরণের প্রয়োজন।
কিভাবে ডেটা স্বাভাবিককরণ কাজ করে
আমরা একটি তাত্ত্বিক ধারণা হিসাবে ডেটা স্বাভাবিককরণ সম্পর্কে এতদূর কথা বলেছি। তারপরও, যখন আমরা এর সবচেয়ে ব্যবহারিক দিকগুলির গভীরে যাই, তখন আমরা দেখতে পাই যে এটি মান এবং নির্দিষ্ট নিয়ম দ্বারা তৈরি একটি প্রক্রিয়া যা আপনি যদি আপনার ডেটাবেসগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে চান এবং আমরা উপরে আলোচনা করা সমস্ত সুবিধাগুলি কাজে লাগাতে চান তবে আপনাকে জানতে হবে৷
এর মৌলিকভাবে, ডেটা স্বাভাবিককরণ হল ডাটাবেসে ঢোকানো সমস্ত ডেটার জন্য মান নির্ধারণ করা। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের কাছে ক্লায়েন্টদের ফোন নম্বর এবং ঠিকানা সহ একটি ডাটাবেস থাকে, তাহলে আমাদের মান নিম্নরূপ হতে পারে:
- সমস্ত নাম এই ফর্মে লেখা আছে: ডার্সলে, ভার্নন।
- সমস্ত ফোন নম্বর এই ফর্মে লেখা আছে: 530-000-0000।
- সমস্ত ঠিকানা এই ফর্মে লেখা আছে: 4, প্রাইভেট ড্রাইভ, সান ফ্রান্সিসকো।
যাইহোক, কিছু স্ট্যান্ডার্ড ডাটাবেসের সাথে ডিল করা প্রত্যেকের দ্বারা শেয়ার করা হয়, তারা যেখানেই থাকুক না কেন, তারা যে কাজই করছে। কিছু নিয়ম আছে যাকে সাধারণ ফর্ম বলা হয়। তারা সংগঠিত হয় যাতে প্রতিটি স্বাভাবিক ফর্ম শেষের উপর তৈরি হয়; অন্য কথায়, আপনি শুধুমাত্র দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্মটি প্রয়োগ করতে পারেন যদি আপনি ইতিমধ্যে প্রথমটি প্রয়োগ করে থাকেন।
বেশ কিছু স্বাভাবিক ফর্ম প্রমিত করা হয়েছে, কিন্তু সবচেয়ে সাধারণ এবং জানা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হল প্রথম তিনটি - তাই আমরা এই নিবন্ধে সেগুলিকে আরও বিশদে আলোচনা করছি৷ সাধারণ ফর্মগুলি ছাড়া, তবে, অন্যান্য সাধারণ নিয়ম রয়েছে যা আপনি মেনে চলতে চান। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডাটাবেসের মধ্যে টেবিলে একটি প্রাথমিক কী থাকা উচিত। প্রাথমিক কী মান প্রতিটি সারিকে আলাদা করে এবং প্রতিটি রেকর্ডকে একটি অনন্য আইডির সাথে সংযুক্ত করে। অতএব, এমনকি প্রথম সাধারণ ফর্মে প্রবেশ করার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনার ডাটাবেস বা টেবিলের একটি প্রাথমিক কী ক্ষেত্র রয়েছে।
প্রথম সাধারণ ফর্ম (1NF)
প্রথম সাধারণ ফর্মটি নির্দেশ করে যে আপনার ডাটাবেসের প্রতিটি ক্ষেত্রে শুধুমাত্র একটি মান সঞ্চয় করা উচিত এবং একটি ডাটাবেসে দুটি ক্ষেত্র থাকা উচিত নয় যা একইভাবে তথ্য সঞ্চয় করে। একটি উদাহরণ দিয়ে বিষয়টি আরও পরিষ্কার করা যাক। এটি এমন একটি ডাটাবেস যা কোর্স এবং তাদের পড়ান এমন অধ্যাপকদের তথ্য সংরক্ষণ করে।
| প্রফেসর আইডি | অধ্যাপকের নাম | পাঠ্যধারাগুলি |
| P001 | গ্রেগর মিচেল | সাহিত্য সৃজনশীল লেখা |
| P002 | অ্যাঞ্জেলা ম্যাকগাল | পদার্থবিদ্যা |
এই ডাটাবেস দুটি উপায়ে প্রথম স্বাভাবিক ফর্ম লঙ্ঘন করে:
- প্রফেসর মিচেল দুটি কোর্স পড়ান থেকে একটি ক্ষেত্রে দুটি মান রয়েছে;
- অনুরূপ তথ্য সংরক্ষণ করার দুটি ক্ষেত্র রয়েছে: অধ্যাপক আইডি এবং অধ্যাপকের নাম উভয়ই অধ্যাপকের পরিচয় সম্পর্কিত তথ্য প্রদান করে।
আমাদের ডাটাবেস স্বাভাবিক করার জন্য, আমাদের এটি দুটি ভাগে বিভক্ত করতে হবে:
- প্রথমটিতে অধ্যাপকদের পরিচয় সম্পর্কিত তথ্য থাকবে এবং এতে দুটি ক্ষেত্র, অধ্যাপক আইডি এবং অধ্যাপকের নাম অন্তর্ভুক্ত থাকবে।
- দ্বিতীয়টির দুটি ক্ষেত্র থাকবে: একটি কোর্সের জন্য এবং একটি প্রফেসর আইডির জন্য যিনি সেই কোর্সটি শেখান সেই অধ্যাপকের সাথে সম্পর্কিত৷
এখন, আমাদের দুটি ডাটাবেস আছে, যেখানে প্রথমটির সাথে দ্বিতীয়টির সাথে একাধিক সম্পর্ক রয়েছে। দুটি টেবিল একটি বিদেশী কী, অর্থাৎ, প্রফেসর আইডি ফিল্ডের মাধ্যমে যুক্ত হয়েছে।
দ্বিতীয় সাধারণ ফর্ম (2NF)
দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্মের লক্ষ্য হল অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করা, নিশ্চিত করা যে প্রতিটি ক্ষেত্র তথ্য সঞ্চয় করে যা আমাদের প্রাথমিক কী সম্পর্কে কিছু বলে। অন্য কথায়:
- প্রতিটি ডাটাবেসের শুধুমাত্র একটি প্রাথমিক কী থাকতে হবে
- সমস্ত নন-প্রাথমিক কীগুলিকে প্রাথমিক কী-এর উপর সম্পূর্ণরূপে নির্ভর করতে হবে
এই দুটি নীতি নিশ্চিত করে যে প্রতিটি ডাটাবেস প্রাথমিক কী-তে থাকা একই যুক্তি সম্পর্কে সামঞ্জস্যপূর্ণ তথ্য সংরক্ষণ করে। আবার, আসুন একটি উদাহরণ দিয়ে আমাদের বোঝার সাহায্য করি।
আমাদের কাছে একটি অধ্যাপকের জন্মদিন এবং বিভাগের ডাটাবেস রয়েছে যা দেখতে এইরকম:
| অধ্যাপকের নাম | জন্মদিন | বিভাগ |
| হ্যারি গ্রে | জুলাই 1 | সাহিত্য |
| ভিক্টোরিয়া হোয়াইট | সেপ্টেম্বর, ১৯ | সাহিত্য |
| পল শৌল | 1 মার্চ | সাহিত্য |
| জেমস স্মিথ | জুন, 5 | বিজ্ঞান |
উপরের ডাটাবেসটি প্রথম স্বাভাবিক ফর্ম অনুসরণ করে কারণ প্রতিটি ফিল্ডে তথ্যের একটি মাত্র টুকরো থাকে এবং ক্ষেত্রগুলি বিভিন্ন তথ্য প্রদান করে। যাইহোক, এটি দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্মটিকে সম্মান করে না কারণ, যদিও জন্মদিনের ক্ষেত্রটি সম্পূর্ণরূপে তাদের নামের উপর নির্ভর করে, তারা যে বিভাগে অন্তর্ভুক্ত তা তাদের জন্মদিনের উপর নির্ভর করে না।
এই ডাটাবেসটিকে স্বাভাবিক করার জন্য, আবার, আমাদের এটিকে দুটি ভাগে ভাগ করতে হবে:
- একটি অধ্যাপকের জন্মদিনের ডাটাবেস যা দুটি ক্ষেত্র অন্তর্ভুক্ত করে: অধ্যাপকের নাম এবং জন্মদিন
- একটি অধ্যাপক বিভাগের ডাটাবেস যা দুটি ক্ষেত্র অন্তর্ভুক্ত করে: অধ্যাপকের নাম এবং বিভাগ
তৃতীয় সাধারণ ফর্ম (3NF)
একটি ডাটাবেস তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্মকে সম্মান করে যখন এটির কোনো ট্রানজিটিভ নির্ভরতা থাকে না। একটি ট্রানজিটিভ নির্ভরতা কি? আপনার ট্রানজিটিভ নির্ভরতা থাকে যখন আপনার ডাটাবেসের কলাম B কলাম A নির্ভর করে, যা প্রাথমিক কী এর উপর নির্ভর করে। তৃতীয় সাধারণ ফর্ম অনুসারে একটি ডাটাবেসকে স্বাভাবিক করার জন্য, আপনাকে কলাম B সরিয়ে ফেলতে হবে, যা সরাসরি প্রাথমিক কী-এর উপর নির্ভর করে না এবং সেই তথ্যটিকে তার নিজস্ব প্রাথমিক কী দিয়ে একটি দ্বিতীয় ডাটাবেসে সংরক্ষণ করতে হবে।
আরেকটি উদাহরণ দেওয়া যাক। আমাদের এই অর্ডার ডেটাবেস আছে:
| অর্ডার আইডি | অর্ডারের তারিখ | গ্রাহক আইডি | গ্রাহক জিপ কোড |
| D001 | 01/3/2022 | C001 | 97438 |
| D002 | 06/15/2022 | C002 | 08638 |
এই ডাটাবেস তৃতীয় সাধারণ ফর্মটিকে সম্মান করে না কারণ আমাদের কাছে প্রাথমিক কী, অর্ডার আইডি রয়েছে। অর্ডারের তারিখ এবং গ্রাহক আইডি সম্পূর্ণরূপে এর উপর নির্ভরশীল, কিন্তু গ্রাহক জিপ কোড গ্রাহক আইডির উপর নির্ভর করে, যা প্রাথমিক কী নয়। আমরা যেমন উল্লেখ করেছি, তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্ম অনুযায়ী এই ডাটাবেসটিকে স্বাভাবিক করার জন্য আমাদের একটি দ্বিতীয় গ্রাহক জিপ কোড ডেটাবেস তৈরি করতে হবে যা প্রতিটি গ্রাহক আইডিকে তাদের গ্রাহক জিপ কোডের সাথে সংযুক্ত করে।
SQL কী কি?
যখন আমরা একটি এসকিউএল ডাটাবেসের সাথে কাজ করি তখন ডেটা স্বাভাবিককরণ অবশ্যই অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এসকিউএল হল রিলেশনাল ডাটাবেস সিস্টেমের জন্য প্রমিত ভাষা যা কোনো কম্পিউটার ব্যবহার করে রিলেশনাল ডাটাবেস থেকে ডেটা সঞ্চয়, ম্যানিপুলেট এবং পুনরুদ্ধার করতে। SQL কীগুলি একটি ডাটাবেস বা টেবিল থেকে ডেটা পেতে ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্যগুলি (এটি একক বা একাধিক বৈশিষ্ট্য হতে পারে)। এগুলি বিভিন্ন ডেটাবেসের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করতেও ব্যবহৃত হয়।
এসকিউএল কীগুলির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রকার রয়েছে:
- সুপার কী : সুপার কী হল একটি টেবিলের এক বা একাধিক কলামের সমন্বয় যা টেবিলের একটি সারিকে অনন্যভাবে চিহ্নিত করে।
- বিদেশী কী : আপনার কাছে দুটি সম্পর্কিত ডেটাবেস থাকলে এটি গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণে আমরা দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্মের জন্য তৈরি করেছি, আমাদের কাছে দুটি স্বাভাবিক ডেটাবেস ছিল যা অধ্যাপক আইডি ক্ষেত্রটিকে "ভাগ" করেছে। প্রফেসর আইডি হল বিদেশী কী, এবং এটি ডেটাবেসগুলিকে জানাতে কাজ করে যে তারা সম্পর্কিত।
- প্রাইমারি কী : এটি এক ধরনের SQL কী। আমরা যেমন উল্লেখ করেছি, প্রথম স্বাভাবিক ফর্ম অনুযায়ী, প্রতি টেবিলে একটির বেশি প্রাথমিক কী থাকতে পারে না এবং সমস্ত ক্ষেত্র অবশ্যই সরাসরি এবং সম্পূর্ণরূপে এর উপর নির্ভরশীল হতে হবে।
উপসংহার
এই নিবন্ধে, আমরা ডেটা স্বাভাবিককরণের গুরুত্ব নিয়ে আলোচনা করেছি। আমরা যেমন উল্লেখ করেছি, এটি এমন একটি প্রক্রিয়ার মতো মনে হতে পারে যা কর্মপ্রবাহকে ধীর করে দেয় এবং এটিকে আরও জটিল করে তোলে, তবে সুবিধাগুলি এমন যে এটি অতিরিক্ত কাজের মূল্য।
ডাটা নর্মালাইজেশন হল কিভাবে ডাটাবেস ম্যানেজ করা অত্যন্ত জটিল হয়ে উঠতে পারে তার একটি উদাহরণ। এই কারণে, কাজটিকে যতটা সম্ভব সহজ করতে পারে এমন সরঞ্জামগুলির উপর নির্ভর করা গুরুত্বপূর্ণ। এই বিষয়ে, no-code টুল AppMaster সুপারিশ করা মূল্যবান, যা আপনাকে কোনো কোড না লিখেই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে এবং তাদের ডাটাবেস পরিচালনা করতে দেয়। আপনাকে এখনও ডেটা স্বাভাবিককরণের নিয়মগুলি শিখতে হতে পারে, তবে সেগুলি প্রয়োগ করা অনেক সহজ হয়ে উঠবে!
